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탄소저감을 위한 3D BIM 기반 건물 에너지 효율화 방안
3D BIM-based Building Energy Efficiency Solution for Carbon Emission Reduction 원문보기

대한토목학회논문집 = Journal of the Korean Society of Civil Engineers, v.33 no.3, 2013년, pp.1235 - 1242  

이동환 (성균관대학교 u-City공학과) ,  권기정 (성균관대학교 u-City공학과) ,  신주호 (성균관대학교 u-City공학과) ,  박승희 (성균관대학교 건축토목공학부)

초록
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본 논문에서는 건물 내 HVAC시스템의 소비에너지 효율화를 목표로 한다. 이를 위해 건물 에너지 시뮬레이션유전알고리즘을 이용하여 HVAC시스템 내 급기 온도에 대한 제어 스케줄을 도출하였다. 연구 대상 건물은 90년대에 지어져 BIM이 구축되어 있지 않아 대성건물의 BIM을 구축하였고, 그 정보를 에너지 시뮬레이션 프로그램에 입력하여, 대상건물에 대한 에너지 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 또한 실측한 소비에너지양 정보와 비교하여 대상건물 에너지 시뮬레이션을 실제 에너지 소비량 유사하게 보정하였다. 수정된 건물 에너지 시뮬레이션 모델과 유전자 알고리즘을 이용하여 에너지 효율화 급기 온도 스케줄이 작성되었다. 대상 건물에 적용되었을 때 에너지 절감 효과는 3%로 나타났다. 아직 이 분야는 설비의 제어 기법에 관한 연구가 미진하고, 주로 관리자의 경험을 통해 관리되는 측면이 있어, 에너지 시뮬레이션 프로그램에 의한 기법 개발 및 그에 대한 효과의 검증을 토대로 에너지 절감 기법에 대한 연구 및 개발이 필요하다. 본 연구는 HVAC system 제어 기법에 시발점이 될 것이다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study deals with the BIM (Building Information Modeling)-based energy performance analysis implemented in EnergyPlus. The BIM model constructed at Revit is updated at Design Builder, adding HVAC models and converted compatibly with the EnergyPlus. We can obtain the input values about HVAC syste...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 건물 내 HVAC(Heating, Ventilation and Air Conditioning 이하 HVAC)에서 소비되는 에너지양을 최적화하기 위해 본 연구에 서는 BIM(Building Information Modeling)을 이용하여 건물에너지 성능이 평가되었다. 건물에너지 시뮬레이션을 이용하면 대상 건물의 에너지 절감기법에 대한 시뮬레이션이 가능해지며, 이를 이용해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘이 적용될 수 있어 에너지 최적화가 가능하다.
  • 다만 선행연구에서의 한계점 역시 파악하여 이를 보완하는 연구를 진행하였다. 따라서 본 연구에서는 HVAC 시스템의 급기온도 제어 스케줄을 도출하여 대상건물에 대한 에너지 소비 효율화를 달성하고자 한다. 또한 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하고, 그에 대한 목적함수를 건물 에너지 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 시간에 따른 변동요소를 시뮬레이션 프로그램에서 고려하였다.
  • 국가별 에너지 사용분포를 살펴보면 전체 사용량 중 많은 부분이 건물에서 소비되고 있으며, 특히 HVAC시스템에서 많이 소비하는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 건물 내 HVAC 시스템 제어 및 관리를 통해 건물 소비 에너지 효율화 달성을 목표로 한다. 이를 위해 건물 에너지 시뮬레이션 프로그램과 유전자 알고리즘을 이용하여 건물 에너지 소모를 최적화하는 HVAC 시스템의 급기온도 제어 스케줄을 도출하였다.
  • 유전자 알고리즘을 활용하여 최적해를 탐색하기 위해서는 그에 적합한 목적 함수가 필요하다. 본 연구에서 목적함수로 대상건물에 대한 건물 에너지 시뮬레이션 모델로 설정하였으며, Matlab내에 구축되어 있는 유전자 알고리즘을 연동하기 위해서 건물 에너지시뮬레이션 프로그램인 EnergyPlus와 Matlab의 연동이 필요하다. 유전자 알고리즘을 활용할 시에 최적값에 대한 근거를 판단하기 위해 목적함수에 선택, 교배, 변이 된 인자들이 목적함수에 입력하여, 그 값을 비교해야 하며, 이를 위해 목적함수로 설정된 프로그램이 Matlab에서 구동하여야 한다.
  • 본 연구에서는 BEMS의 대상 건물에 대한 환경정보 및 에너지 사용량 정보 수집 및 건물 내 설비 시스템의 제어 기능을 활용하고자 한다. BEMS로부터 대상 건물의 에너지 사용량 정보를 수집하여 대상 건물의 에너지 시뮬레이션 결과를 보정한다.
  • 이러한 반복의 종료 시점은 정해진 횟수가 될 수도 있고, 원하는 기준에 맞는 결과에 도달할 때까지 반복될 수도 있다. 본 연구에서는 에너지소비가 최적화되는 HVAC 급기 온도를 탐색하기 위해서 유전자 알고리즘을 선택하였다. 유전자 알고리즘을 적용하기 위해서 프로그램 Matlab에 구축하였다.
  • 셋째 현재 사용된 에너지를 평가할 수 있는 건물 사용에너지 평가기준을 제공할 수 있다. 이와 같은 장점을 활용하여 본 연구에서 진행하고자 하는 건물에너지 절감 기법을 개발하는데 있어 건물 에너지 시뮬레이션에 영향을 미치는 요소의 기준으로 활용 가능할 것이라 판단하여 대상건물에 대한 에너지 시뮬레이션 결과를 도출하고자 한다.

가설 설정

  • 셋째, 실측값과 시뮬레이션 간 오차에 대한 더 정확한 보정이 요구된다. 넷째, 실제 건물에서 측정되는 기상데이터가 반영되지 않은 점이다.
  • 첫째, 실제 BEMS에 적용을 위해 제어가능 요소를 파악하고, 그 요소에 대한 최적화 스케줄을 도출 및 적용이 필요하다. 둘째, 유전자 알고리즘을 이용한 최적해 탐색을 단축시키기 위한 방안 도출할 것이다. 셋째, 대상건물에서 계측된 기후정보를 이용하여 건물 에너지 시뮬레이션을 가능케 하는 연구가 진행되어야 한다.
  • 마지막으로 HVAC 시스템에 대한 설정 조건으로 HVAC 설비형식은 Dual duct VAV (Variable Air Volume)으로 설정하였으며, 설비 상태는 IdeaLoadAirSystem으로 설정하였다. 이는 대상 건물에 설치한 HVAC system 관련 설비상태가 이상적이라고 가정한 것이어서 HVAC설비의 효율을 1로 설정하였다. 공급 공기량은 1.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
건물에너지 시뮬레이션은 무엇인가? 건물에너지 시뮬레이션이란 건물의 열적 특성에 영향을 끼치는 각종 요소를 데이터 모형으로 구축한 후 컴퓨터를 이용해 정해진 명령을 수행함으로써 실제 일어날 데이터를 예측하여 컴퓨터 데이 터로 제시하는 작업이다. 건물에너지 시뮬레이션의 기본 입력데이터에는 벽체, 창호, 문 등 건물외피의 열적 특성 및 사람, 조명, 발열기기 등 건물 내부 부하와 기상데이터, 일사량, 태양 각도 등 기상조건 외에 냉/난방 설비, 송풍기, 반송설비 등 공조설비의 운전특성 등이 있다.
BEMS은 어떤 역할을 하는가? BEMS란 건물 내 쾌적한 실내 환경을 유지하면서 에너지 성능을 높이기 위하여 도입되는 건물 관리 시스템을 말한다. 이 시스템은 건물 내 설비 시스템의 가동 상태 감시와 자동제어를 수행하며, 에너지 사용량을 수집한 정보를 토대로 평가과정을 통해 건물 시스템의 효율적인 운영과 에너지 절감을 도모하는 역할을 한다.(홍지표, 2008)
건물에너지 시뮬레이션의 기본 입력데이터는? 건물에너지 시뮬레이션이란 건물의 열적 특성에 영향을 끼치는 각종 요소를 데이터 모형으로 구축한 후 컴퓨터를 이용해 정해진 명령을 수행함으로써 실제 일어날 데이터를 예측하여 컴퓨터 데이 터로 제시하는 작업이다. 건물에너지 시뮬레이션의 기본 입력데이터에는 벽체, 창호, 문 등 건물외피의 열적 특성 및 사람, 조명, 발열기기 등 건물 내부 부하와 기상데이터, 일사량, 태양 각도 등 기상조건 외에 냉/난방 설비, 송풍기, 반송설비 등 공조설비의 운전특성 등이 있다. 시뮬레이션의 결과로 연간 에너지 사용량 및 에너지 비용, 건물의 에너지 부하 등을 도출된다.
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참고문헌 (12)

  1. Kim, D.-H. (2012). Calibration of the simulation for the evaluation of building energy, ecosian report, ecosian (in Korean). 

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  10. Laine, T., Hanninen, R. and Karola, A. (2007). "Benefits of BIM in the thermal performance management." Proc. of Building Simulation 2007, IBPSA, Beijing, China, pp. 1455-1461. 

  11. Schueter, A. and Thesseling, F. (2009). "Building information model based energy/exergy performance assessment in early design stages." J. of Automation in Construction, Elsevier, Vol. 18, Issue 2, pp. 153- 163. 

  12. U.S Environmental Protection Agency (2009). Energy information administration. 

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